2025 年证券研究报告行业：信用评级研究的变革

2025年证券研究报告行业信用评级研究的变革引言站在变革的临界点上信用评级研究，作为证券市场的“风险过滤器”和“定价锚”，始终是证券研究报告行业的核心分支它通过对发债主体的偿债能力、违约风险、信用资质等进行系统性评估，为投资者提供决策依据，为市场提供风险定价信号然而，随着2025年的临近，这个承载着市场信任与风险传导功能的领域正站在变革的临界点上传统以财务数据为核心、以静态模型为工具的评级逻辑，正面临数据维度单

一、模型适应性不足、风险识别滞后等多重挑战；而宏观经济转型、技术革命浪潮、市场参与者需求升级等外部因素，又在倒逼评级研究从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动评级”向“主动预警”、从“单一机构视角”向“多源生态协同”转型本文将从当前行业痛点出发，剖析变革的驱动因素，聚焦核心变革方向，并探讨变革中的风险与应对策略，为理解2025年信用评级研究的未来图景提供全景视角

一、当前信用评级研究的痛点与挑战传统模式的“天花板”

1.1数据维度的“窄”与“旧”评级研究的“信息茧房”传统信用评级研究高度依赖企业财务报表数据，如资产负债表、利润表、现金流量表等，以及少量公开市场信息这种“财务数据为核心”的模式，在经济稳定期或许能满足基础评估需求，但在市场快速变化的今天，已暴露出严重的局限性一方面，数据维度单一导致评级视角“片面”——例如，对新能源企业的评级，仅关注传统财务指标（如资产负债率、营收增长率），却忽略其技术迭代速度、产业链位置、政策补贴依赖性等非财务因素，难以捕捉行业高波动带来的第1页共15页风险；另一方面，数据更新滞后造成评级“时滞”——企业年报、季报等财务数据通常滞后1-3个月披露，而信用事件（如债券违约、股权质押爆仓）往往在数据更新前已悄然发生，导致评级报告的时效性大打折扣更深层的问题在于“数据孤岛”现象目前，评级机构获取的企业数据主要来自公开市场和企业主动申报，缺乏与产业链上下游、监管部门、第三方数据平台的实时对接例如，对物流企业的评级，若无法实时获取其货运量、仓储周转率等运营数据，仅依赖财务报表中的“存货周转率”指标，就可能低估其实际运营效率波动风险这种“信息茧房”使得评级研究如同“戴着望远镜看迷雾”，难以穿透市场表象，识别真正的风险点

1.2模型逻辑的“僵”与“慢”评级研究的“反应滞后”传统信用评级模型多为线性回归、Logit模型等统计方法，其核心逻辑是基于历史数据构建风险预测函数，通过设定财务指标阈值（如资产负债率70%为高风险）进行风险分级这种“经验驱动”的模型，在经济周期稳定、企业经营模式单一的时期尚能发挥作用，但在当前“百年变局”下，其“僵”与“慢”的问题日益凸显一方面，模型“静态化”难以适应动态风险传统模型的参数设定（如违约概率、违约损失率）多基于历史违约数据校准，而经济环境、行业周期、企业战略的变化，会导致风险特征发生结构性改变例如，2020年后全球供应链重构，部分依赖海外原材料的制造业企业面临成本上升压力，其信用风险的传导路径已从“单一财务指标”转向“供应链稳定性+成本控制能力”，但传统模型难以实时捕捉这种变化另一方面，模型“解释性”与“预测性”难以平衡机器学习模型（如神经网络）虽能提升预测精度，但“黑箱”特性导致其结果难第2页共15页以被市场理解，而市场对评级报告的信任度，很大程度上依赖于模型逻辑的透明度这种“预测性”与“可解释性”的矛盾，成为传统模型升级的重要障碍

1.3市场需求的“精”与“广”评级研究的“能力边界”随着机构投资者专业化程度提升、直接融资市场扩容，市场对信用评级的需求已从“简单的‘AAA/AA/A’等级划分”转向“精细化、前瞻性、场景化”的深度服务例如，银行、保险等机构投资者不仅需要评级结果，更需要了解不同情景下（如行业政策收紧、利率上行、原材料涨价）企业的风险敞口；发债企业则希望通过评级研究获得“风险画像”，优化融资成本和结构然而，传统评级报告往往停留在“结论性判断”，缺乏对风险成因的深度剖析、对未来趋势的动态预测、对不同场景的压力测试，难以满足市场对“高价值信息”的需求与此同时，市场参与者对评级“独立性”“客观性”的要求也在提升2023年以来，监管部门多次强调“评级机构需避免与发行人存在利益输送”“强化评级过程透明度”，这对传统评级研究依赖“企业配合提供信息”的模式提出挑战若评级机构无法获取独立、全面的数据来源，其研究结论可能沦为“企业信用的背书”，失去市场公信力

二、2025年信用评级研究变革的驱动因素内外交织的“变革引擎”

2.1监管政策升级从“合规导向”到“质量导向”监管层对信用评级行业的规范要求正从“底线合规”向“质量提升”转变，成为推动评级研究变革的核心外部动力2023年11月，证监会发布《证券市场信用评级业务管理办法（修订征求意见稿）》，第3页共15页明确要求“评级机构需建立动态评级模型，对发债主体信用风险进行持续跟踪”“评级过程需记录关键数据来源及模型参数调整依据”，并提出“鼓励利用大数据、人工智能等技术提升评级质量”2024年，央行联合工信部、发改委建设“全国信用信息共享平台（2025版）”，打通企业税务、海关、环保、供应链等12类非金融数据，为评级研究提供“全量数据底座”此外，国际评级体系的变革也在传导影响2024年，FitchRatings、SP Global等国际评级机构已开始试点“ESG整合型评级模型”，将碳排放、社会责任等非财务指标纳入评级逻辑这种趋势倒逼国内评级机构加速数据维度扩展与模型升级，以适应全球市场对“负责任投资”的需求

2.2技术革命赋能从“工具应用”到“范式重构”大数据、人工智能、区块链等技术的成熟，正从“工具层面”向“范式层面”重构信用评级研究一方面，技术提升了数据获取与处理效率——自然语言处理（NLP）技术可自动解析企业年报、公告、行业研报等文本信息，提取风险信号（如管理层讨论中的“风险提示”关键词）；图神经网络（GNN）可通过企业股权关系、供应链网络、担保关系等构建“信用关联图谱”，识别风险传导路径；实时数据接口（如API对接企业ERP系统、物联网传感器）可实现数据“秒级更新”，解决传统数据滞后问题另一方面，技术推动了评级模型的智能化升级例如，某头部评级机构2024年推出的“动态违约概率预测模型”，融合了LSTM神经网络与强化学习算法，可实时学习企业经营数据变化，动态调整违约概率预测值（从传统的“季度更新”缩短至“周度更新”）；某中小型评级机构则通过区块链技术构建“评级数据存证系统”，确保数据第4页共15页来源可追溯、不可篡改，提升评级透明度技术的深度应用，使评级研究从“人工判断为主”转向“人机协同决策”，从“事后验证”转向“事前预警”

2.3市场需求迭代从“结果依赖”到“价值共创”市场参与者对信用评级的需求已从“获取等级结果”转向“获取决策支持价值”，推动评级研究从“单一输出”向“多元服务”转型对机构投资者而言，2024年中国债券市场机构投资者占比已达65%，其中公募基金、保险资管等专业投资者对“风险归因分析”“压力测试报告”“情景模拟结果”的需求激增——例如，某公募基金在投资新能源企业债券时，不仅需要评级结果，还需要了解“利率上行50BP对企业现金流的影响”“原材料价格波动对毛利率的敏感性”等深度信息对发债企业而言，其需求也从“融资工具”转向“战略工具”2024年，某地方国企通过定制化评级研究报告，清晰识别出自身“短期偿债压力+长期转型风险”，并据此优化了“短债长投”结构，成功将债券利率从

4.5%降至

3.8%这种“价值共创”需求，要求评级研究从“被动响应”转向“主动服务”，从“标准化报告”转向“定制化方案”

2.4信用环境复杂化从“线性风险”到“网状风险”当前经济环境下，企业信用风险呈现出“跨行业、跨市场、跨周期”的特征，传统“线性风险评估”模式已难以应对2024年，某新能源电池企业因海外贸易壁垒导致出口受阻，其信用风险不仅影响自身，还通过供应链传导至原材料供应商、零部件厂商，形成“风险涟漪”；2023-2024年，房地产行业风险通过“保交楼”政策、预售资金第5页共15页监管等机制，向地方政府融资平台、建筑企业、家电家居企业传导，形成“系统性风险压力”这种“网状风险”要求评级研究从“单一主体评估”转向“关联网络评估”，从“静态时点评估”转向“动态路径评估”例如，某评级机构开发的“信用风险传导模型”，通过分析企业间的资金往来、担保关系、股权结构，可模拟不同风险事件（如某企业违约）对整个信用网络的冲击，评估“多米诺骨牌效应”，为市场提供更全面的风险预警

三、2025年信用评级研究变革的核心方向多维升级的“新范式”

3.1数据维度从“财务数据”到“全量数据”，构建“立体信用画像”

3.

1.1非财务数据的深度整合传统评级过度依赖财务数据，而2025年的评级研究将实现“财务+非财务”数据的深度融合具体而言，评级机构将从多维度采集数据在宏观层面，整合行业政策（如发改委、工信部的行业规划）、经济指标（如PMI、CPI、PPI的高频数据）；在企业层面，采集ESG数据（碳排放、环保处罚、社会责任报告）、运营数据（物流数据、生产数据、销售数据）、舆情数据（新闻、社交媒体、股吧讨论的情感分析）、卫星遥感数据（矿山开采量、工厂开工率、库存水平）等例如，某评级机构通过卫星遥感技术监测钢铁企业的高炉开工率，结合财务报表中的“产能利用率”指标，可更准确评估企业实际产能与盈利水平，避免财务数据“造假”或“滞后”带来的误判

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1.2实时数据的动态获取第6页共15页为解决数据滞后问题，2025年的评级研究将实现“实时数据接入”通过API接口对接企业ERP系统、物联网传感器、海关数据库、税务系统等，评级模型可实时获取企业生产经营数据（如用电量、原材料采购量、产品销量），并通过边缘计算技术进行数据清洗与分析，实现信用风险的“动态跟踪”例如，某评级机构为某连锁零售企业开发的“实时流动性监测模型”，通过对接其POS销售系统、供应链管理系统，可实时计算“日均销售额”“库存周转天数”“应付账款周期”等指标，当指标出现异常波动时（如销售额连续3周下滑10%），系统自动触发风险预警，评级分析师可及时介入调整评级结论

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1.3跨主体数据的关联整合信用风险具有“传染性”，2025年的评级研究将突破“单一主体数据”限制，通过图数据技术整合“企业-银行-政府-产业链”多主体数据，构建“信用关联网络”例如，某评级机构利用区块链技术构建“供应链信用数据平台”，接入上下游企业的交易记录、应收账款数据、物流信息等，可通过分析“核心企业与供应商的账期稳定性”“供应商的应收账款周转率”等指标，评估供应链整体的信用风险这种“关联数据整合”，能更准确识别“隐性关联风险”，避免单一企业风险被低估

3.2模型逻辑从“静态统计”到“智能动态”，实现“精准风险预测”

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2.1机器学习模型的深度应用传统统计模型（如线性回归、Logit模型）的“线性假设”难以捕捉复杂风险关系，而2025年的评级研究将大规模应用机器学习模型具体包括利用LSTM（长短期记忆网络）模型处理时序数据，预第7页共15页测企业现金流、偿债能力的未来趋势；利用GBDT（梯度提升决策树）模型识别风险因子，通过特征重要性分析（如SHAP值）解释“为何某企业被下调评级”；利用生成对抗网络（GAN）模拟极端风险情景（如行业产能过剩、系统性流动性危机），评估企业在“压力测试”下的违约概率例如，某评级机构2024年推出的“智能评级系统”，通过融合LSTM与GBDT模型，将企业违约预测准确率从传统模型的72%提升至89%，且可解释性通过SHAP值可视化呈现，满足监管对“评级逻辑透明化”的要求

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2.2动态模型的实时迭代传统模型参数多为“固定值”，而2025年的评级模型将具备“自我学习、动态迭代”能力通过强化学习算法，模型可实时接收市场反馈（如债券利差变化、违约事件发生），并根据新数据调整参数（如违约概率、违约损失率），实现“模型的自适应进化”例如，某评级机构的“动态违约概率模型”，在每季度根据实际违约数据（如新增违约案例、违约原因）更新模型参数，当发现“中小房企违约多因预售资金监管趋严”时，自动提高“预售资金覆盖率”指标的权重，使模型更贴合市场实际风险特征

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2.3情景分析与压力测试的常态化2025年的评级报告将不再是“单一结论”，而是包含“基准情景+乐观情景+悲观情景”的多维度分析通过构建“宏观-中观-微观”三级情景库（如宏观层面的“利率上行100BP”“GDP增速下滑至4%”，中观层面的“行业政策收紧”“技术替代风险”，微观层面的“核心高管变动”“重大诉讼”），评级模型可模拟不同情景下企业的风险敞口，并输出“情景概率分布”（如“在悲观情景下，企业违约概率为35%，违约损失率为50%”）这种“情景化评级”，能帮助第8页共15页投资者更全面评估风险，也能为企业提供“风险对冲建议”（如“若利率上行50BP，建议将浮动利率债务转为固定利率”）

3.3研究范式从“报告输出”到“服务赋能”，打造“价值型研究”

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3.1从“标准化报告”到“定制化方案”2025年的评级研究将从“统一模板报告”转向“定制化服务”根据不同投资者（如银行、基金、保险）的需求差异，提供差异化的研究产品对银行，侧重“信贷风险评估”“贷后监测指标”；对基金，侧重“债券定价分析”“信用利差预测”；对保险，侧重“长期偿债能力”“风险对冲策略”例如，某评级机构为某保险资管公司定制的“高收益债评级报告”，不仅包含传统的“违约概率”“评级等级”，还额外提供“违约Recovery Rate分布预测”“信用事件触发条件”“对冲工具推荐”等深度内容，帮助保险机构在控制风险的同时提升收益

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3.2从“事后评级”到“事前预警”传统评级多为“事件驱动型”（如债券发行前进行评级），而2025年的评级研究将实现“事前预警”通过构建“风险预警指标体系”（如“短期偿债能力指标”“现金流覆盖倍数”“舆情风险指数”），实时监测企业信用风险变化，在风险事件发生前（如债券违约前3-6个月）发出预警信号例如，某评级机构开发的“信用风险预警系统”，通过监测企业“利息保障倍数

1.5”“连续2个月应收账款回收率80%”“高管负面新闻出现”等指标，可提前识别潜在违约风险，帮助投资者及时调整持仓，降低损失

3.

3.3从“单一机构视角”到“多方协同生态”第9页共15页2025年的信用评级将打破“机构单打独斗”模式，构建“多方协同生态”具体而言，评级机构将与第三方数据公司（如ESG数据商、卫星遥感数据公司）、监管部门、行业协会、企业等建立数据共享与合作机制通过API接口接入第三方数据，提升数据维度；与监管部门共享风险预警信息，形成“监管-评级-市场”联动；与企业共建“数据共享平台”，在合规前提下获取更真实的运营数据例如，某评级机构与某地方政府合作，接入当地产业园区的“企业生产用电数据”“物流数据”，结合企业财务数据，更准确评估园区内企业的整体信用风险，为政府产业扶持政策提供参考

3.4监管与生态从“合规约束”到“生态共建”，强化“行业公信力”

3.

4.1评级机构自身治理的优化为解决“利益冲突”问题，2025年的评级机构将强化自身治理具体措施包括建立“数据独立获取机制”，减少对发行人提供数据的依赖；实施“评级结果追溯制度”，对每个评级项目的关键数据、模型参数、分析师判断进行留痕；引入“第三方审计机制”，由独立机构对评级模型、数据质量进行年度审计例如，某头部评级机构2024年成立“独立数据委员会”，从公开市场、监管部门、第三方数据公司采集数据，确保数据来源的独立性，其评级报告的“数据来源说明”已成为行业标杆

3.

4.2市场监督机制的完善2025年的信用评级行业将建立更完善的市场监督机制监管部门将通过“评级质量抽查”“风险事件回溯分析”等方式，对评级机构的模型逻辑、数据质量、结论准确性进行考核；市场参与者（投资者、发行人）可通过“评级结果反馈平台”对评级报告提出质疑，并第10页共15页对错误评级导致的损失进行索赔；行业协会将建立“评级分析师黑名单制度”，对因失职导致评级错误的分析师实施行业禁入这种“监管+市场+行业”的监督体系，将倒逼评级机构提升研究质量

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4.3国际评级标准的对接与创新随着中国债券市场国际化，2025年的评级研究将加速与国际标准对接一方面，评级机构将按照国际证监会组织（IOSCO）的“评级机构行为准则”，优化评级模型与流程；另一方面，将结合中国市场特征创新评级方法，例如针对“城投平台”“绿色债券”等中国特色产品，开发更贴合本土市场的评级指标（如“地方财政自给率”“绿色项目收益占比”）这种“国际接轨+本土创新”，将提升中国信用评级在国际市场的话语权

3.5人才能力从“专业分析师”到“复合型专家”，构建“能力新生态”

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5.1知识结构的“技术化+专业化”2025年的信用评级分析师需具备“专业知识+技术能力”的复合知识结构在专业知识方面，需深入掌握宏观经济、行业研究、财务分析、法律合规等基础理论；在技术能力方面，需熟练使用Python、R、SQL等数据分析工具，掌握机器学习、深度学习等模型构建方法，了解大数据平台、区块链技术的应用逻辑例如，某券商研究所招聘信用分析师时，明确要求“具备3年以上行业研究经验+掌握Python数据处理+熟悉机器学习模型应用”，这类复合型人才的薪资较传统分析师高出40%以上

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5.2能力培养体系的“实战化+动态化”为适应变革需求，评级机构将建立“实战化+动态化”的人才培养体系“实战化”体现在通过“项目制培养”（如参与重大债券评级第11页共15页项目、风险预警模型开发）提升分析师的实操能力；“动态化”体现在定期组织技术培训（如机器学习、ESG数据应用），并根据市场技术发展（如生成式AI在评级中的应用）更新培训内容例如，某评级机构与高校合作开设“金融科技硕士班”，定向培养既懂金融又懂AI的复合型人才，通过“实习+就业”的方式输送至评级研究岗位

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5.3团队协作模式的“跨学科+跨部门”2025年的评级研究不再是“个人英雄主义”，而是“跨学科团队协作”一个评级项目通常需要“宏观分析师”“行业研究员”“量化工程师”“数据科学家”“ESG专家”等多角色配合宏观分析师提供经济环境分析，行业研究员挖掘行业风险点，量化工程师开发模型，数据科学家处理数据，ESG专家评估环境与社会责任这种“跨学科协作”模式，要求团队建立高效的沟通机制（如敏捷开发、定期复盘），共同推动评级研究的质量与效率

四、变革中的风险与应对策略在创新与稳定间寻找平衡

4.1技术应用的风险数据质量、模型可解释性与技术依赖风险表现尽管技术为评级研究带来巨大提升，但也存在数据质量不达标（如第三方数据存在“噪音”）、模型可解释性不足（如神经网络模型的“黑箱”问题）、技术过度依赖（如系统崩溃导致评级中断）等风险例如，2024年某评级机构因卫星遥感数据供应商的系统故障，导致某农业企业的“产量预测数据”延迟24小时，评级报告被迫推迟发布，引发市场质疑应对策略数据质量管控建立“数据来源白名单”，对第三方数据进行多维度校验（如交叉比对不同数据源、人工抽查数据准确性）；开发“数据清洗算法”，自动识别异常值、缺失值并进行修复第12页共15页模型可解释性提升在应用复杂模型（如神经网络）时，同步开发“解释模块”（如SHAP值、LIME算法），通过可视化图表呈现“哪些因素影响评级结论”；对关键模型参数进行“压力测试”，验证参数变动对评级结果的影响技术风险分散采用“分布式系统架构”，避免单点故障；建立“技术应急预案”，定期进行系统灾备演练；保留“人工复核环节”，在技术系统出现问题时，通过人工介入确保评级结论的准确性

4.2数据安全与合规风险隐私保护、数据跨境与监管合规风险表现随着数据维度扩展，个人隐私（如企业员工信息）、商业秘密（如企业未公开的财务数据）的保护压力增大；同时，数据跨境流动（如从海外数据商获取数据）面临《数据安全法》《个人信息保护法》的限制，可能导致合规风险例如，2024年某评级机构因使用未经脱敏的企业员工数据，被监管部门处以200万元罚款，反映出数据合规的重要性应对策略数据安全技术应用采用“数据脱敏技术”（如差分隐私、联邦学习），在保护数据隐私的前提下进行分析；建立“数据访问权限分级制度”，限制数据使用范围，确保“最小必要”原则合规审查机制设立“数据合规委员会”，对数据来源、使用场景进行合规审查；关注《数据安全法》《个人信息保护法》及国际数据规则（如GDPR）的更新，及时调整数据应用策略本土化数据布局在海外数据受限的情况下，加强本土数据采集能力（如与国内第三方数据公司合作），逐步减少对海外数据的依第13页共15页赖；积极参与国内“数据要素市场”建设，获取合法合规的数据资源

4.3行业竞争与利益冲突新进入者、传统机构转型与独立性保障风险表现随着评级研究门槛降低，大量科技公司（如互联网巨头、金融科技企业）可能进入信用评级领域，对传统评级机构形成冲击；同时，传统机构为追求规模扩张，可能放松对评级质量的把控，导致“评级虚高”“利益输送”等问题例如，2024年某互联网公司推出“AI信用评分工具”，通过大数据分析个人与企业信用，其低门槛、高效率的特点引发市场对传统评级机构的替代担忧应对策略差异化竞争传统评级机构需聚焦“深度研究”，在复杂行业（如新能源、生物医药）、高风险债券（如垃圾债）的评级领域建立专业优势；科技公司则可侧重“普惠评级”，在小微企业、个人信用评估领域拓展市场，形成互补独立性保障机制建立“发行人付费向投资者付费转型”的商业模式（如“投资者订阅制”），减少对发行人的依赖；实施“评级结果与收入脱钩”制度，避免分析师为追求业务量而降低评级标准行业自律与监管协同行业协会加强对新进入者的资质审核；监管部门对“跨界评级”行为制定明确规则，防止“无资质开展评级业务”“虚假评级”等问题结论以变革为契机，重塑信用评级的“价值内核”2025年的信用评级研究变革，本质上是行业从“传统信息中介”向“现代风险管理者”的转型它不仅是技术的升级（大数据、AI、区块链的应用），更是思维的重塑（从“静态评估”到“动态预第14页共15页警”，从“单一主体”到“关联网络”），是服务模式的创新（从“标准化报告”到“定制化方案”）这场变革的核心目标，是提升信用评级的“透明度、精准度、前瞻性”，使其更好地服务于投资者决策、企业风险管理与市场资源配置然而，变革之路并非一帆风顺技术风险、数据合规、行业竞争等挑战仍需警惕唯有以“严谨务实”的态度，平衡创新与风险；以“开放协作”的姿态，推动多方共建；以“专业能力”为核心，打造复合型人才队伍，才能真正实现信用评级研究的高质量发展未来，我们期待看到一个更智能、更透明、更具公信力的信用评级行业——它不仅能“识别风险”，更能“预警风险”“管理风险”，成为证券市场健康发展的“稳定器”与“助推器”这既是变革的目标，也是行业者共同的责任字数统计约4800字第15页共15页。